論文の概要: A Study on Indoor Noise Levels in a Set of School Buildings in Greece
utilizing an IoT infrastructure
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2309.02797v1
- Date: Wed, 6 Sep 2023 07:32:13 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-09-07 16:25:30.298831
- Title: A Study on Indoor Noise Levels in a Set of School Buildings in Greece
utilizing an IoT infrastructure
- Title(参考訳): IoTインフラを活用したギリシャの学校ビル群における室内騒音レベルに関する研究
- Authors: Georgios Mylonas, Lidia Pocero Fraile, Stelios Tsampas, Athanasios
Kalogeras
- Abstract要約: ギリシャの5つの学校ビル内に設置したIoTインフラストラクチャによる騒音レベルデータについて報告する。
以上の結果から,学生や教育者が毎日経験している状況を,より正確に把握する上で有効であることが示唆された。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 0.0
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Monitoring noise pollution in urban areas in a more systematic manner has
been gaining traction as a theme among the research community, especially with
the rise of smart cities and the IoT. However, although it affects our everyday
life in a profound way, monitoring indoor noise levels inside workplaces and
public buildings has so far grabbed less of our attention. In this work, we
report on noise levels data produced by an IoT infrastructure installed inside
5 school buildings in Greece. Our results indicate that such data can help to
produce a more accurate picture of the conditions that students and educators
experience every day, and also provide useful insights in terms of health risks
and aural comfort.
- Abstract(参考訳): 都市部における騒音汚染のより体系的なモニタリングは,特にスマートシティやIoTの普及に伴い,研究コミュニティのテーマとして注目を集めている。
しかし、職場や公共の建物内での室内騒音のレベルをモニターすることは、私たちの生活に大きな影響を与えています。
本研究では,ギリシャの5つの学校ビル内に設置したIoTインフラストラクチャによる騒音レベルデータについて報告する。
以上の結果から,学生や教育者が毎日経験している状況をより正確に把握し,健康リスクや聴覚の快適さの観点から有用な知見が得られることが示唆された。
関連論文リスト
- Towards Robust Transcription: Exploring Noise Injection Strategies for Training Data Augmentation [55.752737615873464]
本研究では,SNR(Signal-to-Noise Ratio)レベルにおける白色雑音の影響について検討した。
この研究は、様々な音環境における一貫した性能を維持する転写モデルの開発に向けた予備的な研究として、貴重な洞察を与えてくれることを願っている。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-10-18T02:31:36Z) - Denoising: A Powerful Building-Block for Imaging, Inverse Problems, and Machine Learning [19.222811476224383]
デノイング(Denoising)とは、信号のランダムなゆらぎを減らし、本質的なパターンを強調するプロセスである。
近年のデノナイジング技術、特に撮像技術は顕著な成功を収めている。
その長い歴史にも拘わらず、コミュニティは予期せぬ、画期的なデノベーションの使い方を明らかにし続けている。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-09-10T05:05:34Z) - Indoor Air Quality Dataset with Activities of Daily Living in Low to Middle-income Communities [5.019848446554892]
インドでは夏と冬の6ヶ月間に30箇所の屋内から空気の質を測定した。
データセットにはさまざまな種類の屋内環境が含まれている。
発展途上国のユニークな汚染パターンに対応することを目的としたデータ駆動学習モデル研究の基盤を提供することができる。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-07-19T17:53:21Z) - MetaUrban: An Embodied AI Simulation Platform for Urban Micromobility [52.0930915607703]
最近のロボティクスとエンボディードAIの進歩により、公共の都市空間はもはや人間専用ではない。
公共の都市空間における短距離移動のためのAIによって実現されるマイクロモビリティは、将来の交通システムにおいて重要な要素である。
本稿では,AI駆動型都市マイクロモビリティ研究のための構成シミュレーションプラットフォームであるMetaUrbanを紹介する。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-07-11T17:56:49Z) - Does Noise Affect Housing Prices? A Case Study in the Urban Area of
Thessaloniki [3.9447103367861542]
本稿では,ギリシャのテッサロニキ市を対象としたヘレニック環境エネルギー省が実施した研究に基づいて,一般向け騒音汚染データセットを再構築し,公開する。
我々は,テッサロニキの様々な地域の資産データに基づいて,XGBoostのようなアンサンブル機械学習モデルを訓練し,解釈可能性評価手法を用いて,音が価格に与える影響を調査する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-02-25T09:11:57Z) - Deep learning for structural health monitoring: An application to
heritage structures [7.174187754917523]
ルッカのサン・フレディアーノ・ベル・タワーに記録された大規模なデータセットの異常を検査・検出するために,近年の深層学習技術を用いて時系列予測を行った。
我々は、この問題を教師なしの異常検出タスクとしてフレーム化し、テンポラルフュージョン変換器を訓練して、構造物の正常なダイナミクスを学習する。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-11-04T10:17:55Z) - Understanding the Effect of the COVID-19 Pandemic on the Usage of School
Buildings in Greece Using an IoT Data-Driven Analysis [0.0]
新型コロナウイルスのパンデミックは、2020年から2021年にかけて世界の人口の大部分の日常生活に大きな変化をもたらした。
このような変化は、全体のエネルギー消費の変化や、公共の建物内での持続的不活性の長期といった側面に反映された。
本稿では,学校建物に対するパンデミックの影響と,学校運営における特定の側面について考察する。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-05-31T07:31:27Z) - Towards Adversarially Robust Deep Image Denoising [199.2458715635285]
本研究は,ディープ・イメージ・デノイザ(DID)の対角的ロバスト性について系統的に検討する。
本稿では,観測に基づくゼロ平均アタック(sc ObsAtk)という新たな敵攻撃を提案する。
DIDを頑健化するために,DIDと非対向雑音データとを併用したハイブリッド対向訓練(sc HAT)を提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-01-12T10:23:14Z) - Physics-based Noise Modeling for Extreme Low-light Photography [63.65570751728917]
CMOS光センサの撮像パイプラインにおけるノイズ統計について検討する。
実雑音構造を正確に特徴付けることのできる包括的ノイズモデルを定式化する。
我々のノイズモデルは、学習に基づく低照度復調アルゴリズムのためのリアルなトレーニングデータを合成するのに利用できる。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-08-04T16:36:29Z) - Speech Enhancement for Wake-Up-Word detection in Voice Assistants [60.103753056973815]
キースポッティング、特にWake-Up-Word(WUW)検出は音声アシスタントにとって非常に重要なタスクである。
本稿では,WUW検出に適応した音声強調モデルを提案する。
これらのノイズの存在下で、認識率を高め、誤報を減らすことを目的としている。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-01-29T18:44:05Z) - On Dynamic Noise Influence in Differentially Private Learning [102.6791870228147]
Private Gradient Descent (PGD)は一般的に使用されるプライベート学習フレームワークであり、差分プロトコルに基づいてノイズを発生する。
最近の研究では、emphdynamic privacy schedulesは最終イテレーションで改善できるが、そのようなスケジュールの有効性の理論は限られている。
本稿では,これらの重要な質問に答えるために,動的プライバシスケジュールにおけるノイズの影響を総合的に分析する。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-01-19T02:04:00Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト(すべての情報・翻訳含む)の品質を保証せず、本サイト(すべての情報・翻訳含む)を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。